Backtest 2024

Les articles, conseils, commentaires et opinions formulés n’ont pas pour vocation de constituer des conseils en investissement au sens des articles L. 321-1 et D. 321-1 du Code Monétaire et Financier ou des contrats financiers énumérés à l’article 314-31-1 du RGAMF et à l’article L. 533-12-7 du code monétaire et financier. En outre, ils ne peuvent remplacer un conseil personnalisé prodigué par une personne habilitée à la suite d’une étude approfondie des besoins de son client. Statick7 n’est en aucun cas une offre de conseil en investissement ni une incitation quelconque à acheter ou vendre des instruments financiers. À toutes fins utiles, nous rappelons à nos lecteurs que les performances passées ne préjugent pas des performances futures et que l’investissement comporte un risque de perte en capital.

La volatilité présentée ici ne doit pas être confondue avec la volatilité implicite (VI). La volatilité est une mesure statistique de la dispersion des rendements. Dans notre cas, elle concerne notre performance et celle du SPX. La volatilité indique de quelle manière un prix peut fluctuer sur une période donnée. Une volatilité élevée nous permet d'anticiper de grandes variations de prix ou de performance, ce qui est souvent interprété comme un signe de risque. À l'inverse, une faible volatilité indique que le prix reste stable. Contrairement à la volatilité implicite, qui se concentre sur la volatilité future, la volatilité abordée ici est un aperçu du passé, avec toutes les conséquences que cela implique.

Dans le cas de notre étude, le coefficient R² est extrêmement faible, ce qui laisse penser que seulement 0,7 % de la variance de nos rendements est expliquée par les variations des rendements du SPX. Autrement dit, il n'y a pratiquement pas de corrélation linéaire entre notre performance et celle du SPX. Un R² très faible peut également indiquer des rendements influencés par d'autres facteurs non corrélés au SPX. Cela indique que la relation entre nos performances et celles du SPX n'est pas linéaire ou assez stable pour réagir aux variations du SPX.

La Slope P-Value nous indique la probabilité d'observer les résultats actuels (ou plus extrêmes) si l'hypothèse nulle est vraie. Autrement dit, la Slope P-Value nous renseigne sur la probabilité que la relation observée entre les variables soit due au hasard. Attention, il ne faut pas confondre la Slope P-Value avec la probabilité de succès de la stratégie ou quelque chose qui s'en approche. Elle se concentre uniquement sur la probabilité de la relation observée entre nos performances et le marché de référence (ici l'indice SP500) en se basant sur les données de régression ci-contre.

Interprétation :

Avec une p-value faible (de 0,05 par exemple), nous rejetons l'hypothèse nulle ! On peut conclure qu'il y a une relation statistiquement significative entre les deux variables. Dans ce cas, la relation entre nos performances et celles du SPX n'est probablement pas due au hasard. Cela peut être pris en compte dans la gestion du risque et de la couverture, car s'il y a une relation entre les performances et le SPX, il peut y avoir un risque qui peut nécessiter, en fonction des approches et des stratégies, la mise en place, par exemple, d'une couverture.

Si la p-value est supérieure ou égale à 0,05, nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse nulle. Cela signifie que nous n'avons pas suffisamment de preuves pour affirmer qu'il existe une relation linéaire entre notre performance et celle du SPX. Une p-value élevée peut vouloir dire que la pente observée (slope) pourrait être due au hasard, et donc que la relation linéaire entre les rendements et le SPX n'est pas statistiquement significative.

L'indicateur alpha mesure la performance du compte par rapport à un indice de référence, dans notre cas le SP500. L'alpha va mesurer la surperformance ou la sous-performance de notre portefeuille par rapport à l'indice SP500. Un alpha positif indique que l'investissement a dégagé un rendement supérieur à celui de l'indice de référence, tandis qu'un alpha négatif indique une sous-performance.

La pente de la régression, qui est ici négative, signifie qu'il y a une relation inverse entre les rendements du SPX et le rendement de notre modèle durant la période étudiée. D'un point de vue purement statistique et directionnel, lorsque le SPX augmente, nos rendements tendent à diminuer, si l'on se concentre uniquement sur la direction du marché.

Cette pente négative suggère des performances inversément corrélées au marché du SPX. Cela indique en partie que notre stratégie profite des conditions de marché où le SPX baisse.

L'ordonnée à l'origine représente la valeur attendue des rendements réalisés lorsque les rendements du SPX sont nuls. Dans notre cas, l'intercept est de 0,216. Cela indique que, d'un point de vue purement théorique, si le SPX reste stable (c'est-à-dire qu'il a un rendement de 0), les rendements réalisés seraient en moyenne de 0,216. Cela est dû à un alpha généré indépendamment des mouvements de marché, ce qui est possible avec le trading d'options.

La régression des rendements vise à déterminer s'il existe une relation entre les mouvements de rendement de notre portefeuille et ceux de l'indice S&P 500. Son objectif est d'identifier des tendances, des corrélations et des facteurs de risque communs entre le portefeuille et l'indice.

Qu'est-ce que le Bêta ?

Le bêta est une mesure de la volatilité ou du risque systématique de l'investissement par rapport au marché. Un bêta égal à 1 nous indique que l'évolution de l'investissement a tendance à suivre le marché. Un bêta supérieur à 1 souligne un investissement plus volatil vis-à-vis du marché, tandis qu'un bêta inférieur à 1 indique qu'il est moins volatil. Un bêta négatif signifie que vos investissements, dans leur ensemble, se déplacent dans la direction opposée au marché.

Le R-carré (R-Squared)

Le R-carré est une mesure statistique qui indique la proportion de la variance d'une variable dépendante, comme c'est le cas avec notre portefeuille. En d'autres termes, le R-carré démontre la corrélation de notre portefeuille avec le marché de référence. Un R-carré de 1 signifie que notre investissement est parfaitement corrélé avec le marché, ce qui peut être problématique en cas de crise si des parades ne sont pas en place. Tandis qu'un R-carré de 0 signifie qu'il n'y a aucune corrélation.

La CVaR

La CVaR (Conditional Value at Risk) est une extension du VaR (Value at Risk). Le VaR est une mesure qui estime la perte maximale potentielle d'un portefeuille sur une période donnée, avec un certain niveau de confiance. Par exemple, si nous utilisons une VaR paramétrée à 99%, cela signifie qu'il y a 99% de chances que la perte ne dépasse pas un certain pourcentage sur cette période. Cependant, le VaR présente des limitations, notamment le fait qu'il ne fournit pas d'information sur les pertes au-delà de ce seuil. C'est là que le CVaR intervient. Le CVaR mesure la perte moyenne des scénarios où la perte dépasse le VaR, évaluant ainsi la gravité des pertes extrêmes qui sont pires que le seuil du VaR.

Le ratio Sharpe

Le ratio de Sharpe permet d'évaluer la performance ajustée au risque d'un investissement. Un ratio de Sharpe élevé signifie que l'investissement a généré un rendement supérieur au taux sans risque avec une faible volatilité, indiquant généralement une bonne performance ajustée au risque. Voici comment interpréter les valeurs du ratio de Sharpe :

• Ratio de Sharpe inférieur à 1 : La performance de l'investissement est considérée comme médiocre.
• Ratio de Sharpe entre 1 et 2 : La performance est jugée acceptable ou moyenne.
• Ratio de Sharpe entre 2 et 3 : La performance est bonne.
• Ratio de Sharpe supérieur à 3 : La performance est excellente.

Le rendement (Return)

Le rendement mesure la rentabilité d'un investissement en exprimant le gain ou la perte générée sur une période donnée, sous forme de pourcentage du montant initial investi. Il inclut les revenus tels que les intérêts et les dividendes, ainsi que les gains ou pertes en capital.

Les campagnes

Une campagne est un cycle d'investissement qui débute par une entrée en position, suivi de la gestion, puis de la clôture. Selon les stratégies, les différentes campagnes se composent de modèles. Par exemple, les modèles Alpha7 et Vega7 forment une stratégie qui investit dans le marché, constituant ainsi une campagne.

Durant ce backtest, il y a eu au total 59 campagnes s'échelonnant du mois de janvier au mois d'août 2024.

Le profit factor

Le profit factor (ou facteur de profit en français) permet d'évaluer la rentabilité d'une stratégie, d'un modèle ou, par exemple, d'un portefeuille. On le calcule en divisant le gain total réalisé par la perte totale subie.

Avec un profit factor supérieur à 1, la stratégie est rentable, c'est-à-dire qu'elle génère plus de gains que de pertes. À l'inverse, s'il est inférieur à 1, la stratégie n'est pas rentable, car les pertes excèdent les gains.

Le profit factor permet d'évaluer l'efficacité globale en termes de rendement ajusté pour les risques, mais il ne fournit pas, par exemple, d'informations sur la volatilité des gains ou des pertes. C'est pourquoi on l'utilise en complément d'autres métriques, telles que le ratio de Sharpe ou le drawdown, pour une évaluation plus complète.

Le drawdown maximum est une mesure qui quantifie la plus grande perte réalisée par le portefeuille vis-à-vis de son historique sur la période en cours. Autrement dit, il mesure la plus grande baisse de valeur entre un point haut et le point bas.

La courbe bleue du graphique représente les performances non réalisées, c'est-à-dire en référence à des positions toujours sur le marché. À l'inverse, la courbe verte représente des montages clôturés.

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